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템플릿 워핑 BAM을 이용한 얼굴 윤곽선 검출
Face Alignment using Template Warping BAM 원문보기

한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집, 2008 Apr. 25, 2008년, pp.418 - 420  

김석호 (홍익대학교 전기정보제어공학과) ,  김재민 (홍익대학교 전기정보제어공학과) ,  조성원 (홍익대학교 전기정보제어공학과) ,  이기성 (홍익대학교 전기정보제어공학과) ,  정선태 (숭실대학교 정보통신전자공학부)

초록
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얼굴 윤곽선 검출을 위해 그동안 많은 알고리즘이 연구되었다. 그리고 최근에 기존 Active Appearance Model(AAM)에 비해 성능이 개선된 Boosted Appearance Model (BAM)가 Liu에 의해제안되었다. BAM에서는 매 반복 단계마다 Steepest Descent 영상을 구해야 하는데 입력영상의 워핑을 해야 하므로 이것은 계산량이 많다. 본 논문은 BAM을 사용하면서 매번 계산되어야 하는 입력 영상의 워핑을 대신해 템플릿이 워핑함으로써 계산 시간을 줄일 수 있는 방법을 제시한다. 템플릿은 약한 분류기에 사용되는 Haar-like feature들로 이것은 입력 영상에 비해 크기가 매우 작으므로 제안된 방법을 사용하면 Steepest Descent 영상을 구하는데 필요한 워핑 속도를 줄일 수 있다.

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문에서는 BAM올 사용하여 윤곽선 검출을 하는데 있어 테스트 영상이 워핑하는 대신 템플릿이 워핑하는 방법에 대하여 제안하였다. 이를 통해 BAM의 계산량을 줄여 윤곽선 검출에 걸리는 시간을 줄일 수 있다.
  • 그리고 최근에는 Boosted Appearance Model (BAM)0] Liu [1]에 의해 제안되었다. 본 논문에서는 그 중 AAM과 BAM을 살펴보고 BAM의 속도를 개선할 수 있는 향상된 알고리즘을 제시하고자 한다.

가설 설정

  • Step 3. 워프된 이미지의 기울기를 양선형 보간한다. Step 4.
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